Return to top
Цифровая трансформация
Цифровая трансформация

Цифровая трансформация

фровая трансформация позволяет нам смело следовать этой стратегии.

Существуют миллиарды элементов данных, которые необходимо понимать и управлять ими, чтобы улучшить и автоматизировать сложную человеческую работу. Эти рабочие нагрузки и возможности ошибок будут способствовать и стимулировать будущие изменения. Унификация и управление массивными данными - это ключ к мощности следующего поколения приложений электронной коммерции, отслеживания, обнаружения мошенничества, цепочки поставок и логистики.

Большая информация

Существует сложная архитектура в фармацевтическом, пищевом секторе и секторе производства напитков. Существуют также различные уровни для автоматизированного интерфейса между корпорацией и системами управления: устройства, машины, производственные линии, государственные органы, различные поставщики (владельцы брендов, CMO, субпоставщики, переупаковщики), склад, оптовые дистрибьюторы и логистика.

Цифровая трансформация

Основной потребностью этих отраслей является экосистема программного обеспечения, предназначенная для управления массивным хранилищем данных сериализации и потоком информации для обеспечения:


  • Максимум безопасность данных
  • Гибкость при различных требованиях к коммуникациям
  • Минимальное время простоя для обновления программного обеспечения и выпуска патчей
  • Уникальная точка подключения для обеспечения взаимодействия с различными игроками, программными и аппаратными решениями

Прежде всего, "Глубокое обучение" "Машинного обучения", вдохновлено нейронными сетями и может раскрывать скрытые слои данных для выявления сложных закономерностей. Искусственные нейронные сети (ANN) - это модели, созданные под влиянием биологических нейронных сетей. Например: центральные нервные системы живых существ и наиболее отчетливо - мозг. Поэтому они очень полезны для понимания данных, составления прогнозов, предложения рекомендуемых действий; например: для интерпретации неструктурированных данных или многих других умных действий без явных инструкций человека.


Совокупный эффект автоматического обучения на основе данных, изображений, примеров, текстов и т.д., вместе со сложными моделями обучения и высокой вычислительной мощностью, дал большие возможности для прогресса.

Машинное и глубокое обучение

Машинное и глубокое обучение

Прежде всего, "Глубокое обучение" "Машинного обучения", вдохновлено нейронными сетями и может раскрывать скрытые слои данных для выявления сложных закономерностей. Искусственные нейронные сети (ANN) - это модели, созданные под влиянием биологических нейронных сетей. Например: центральные нервные системы живых существ и наиболее отчетливо - мозг. Поэтому они очень полезны для понимания данных, составления прогнозов, предложения рекомендуемых действий; например: для интерпретации неструктурированных данных или многих других умных действий без явных инструкций человека.


Совокупный эффект автоматического обучения на основе данных, изображений, примеров, текстов и т.д., вместе со сложными моделями обучения и высокой вычислительной мощностью, дал большие возможности для прогресса.

Нейронные сети

В частности, в компьютерном зрении глубокое обучение реализуется в основном с помощью так называемых "конволюционных нейронных сетей" (КНС). С каждым шагом (сверткой) CNN получают все более и более абстрактные представления входных данных. В случае распознавания объектов CNN может начать с необработанных пиксельных данных, затем изучить высокодискриминантные признаки, такие как края, затем основные формы, сложные формы, узоры и текстуры.

Цифровая трансформация



Глубокое обучение имеет
много преимуществ:


  • Сокращение времени выхода на рынок
  • Минимальная механическая сложность, что означает снижение затрат на производство и техническое обслуживание
  • Повышенная способность автоматизировать производство, где все еще необходимо вмешательство человека
  • Более быстрая перенастройка оборудования для выпуска новой продукции

Облачные вычисления

Связи между облачными и аналитическими сервисами растут. Основной тенденцией является гибридное облако, которое имеет возможность соединения частной среды с одной или несколькими публичными облачными системами. Это необходимо для обеспечения большей гибкости, оптимизации затрат и, прежде всего, адекватного управления юридическими требованиями в отношении конфиденциальности и секретности данных. Также растет интерес к Edge Computing - архитектуре с распределенными ресурсами, которая поддерживает централизованные облачные ресурсы, перенося конкретную обработку и анализ ближе к месту сбора информации (например, с датчиков). Таким образом, можно повысить эффективность сбора и анализа, избегая перемещения больших объемов данных между периферией и локальными или облачными системами.

Цифровая трансформация

Наше решение

От обнаружения объектов, классификации изображений до OCR, оптического чтения символов: существует множество применений искусственного интеллекта. Наша промышленная платформа компьютерного зрения основана на технологии глубокого обучения с целью преодолеть классические подходы, например, используя "обучение без контроля" для снижения стоимости классификации данных и времени обучения, а также для поддержки этапа обучения с помощью огромной вычислительной мощности, доступной сегодня в облаке. Система предназначена не только для компьютерного зрения, но и для анализа и корреляции структурированных данных, идеальных для предиктивного обслуживания, отклонений, аномалий, временных рядов и т.д.